Bibliographic record
Abstract
Ce texte présente les résultats d'une recherche sur les audiences de comparutions immédiates au Tribunal de Grande Instance de Nice. Pendant 9 mois (nov. 2012 à août 2013), 489 personnes ont été jugées selon cette procédure dont on rappelle d'abord le cadre juridique et l'évolution au plan national. Ensuite, le texte présente les principales caractéristiques des 489 auteurs jugés, puis les types d'infractions pour lesquelles ils ont été jugés et enfin les peines prononcées par le tribunal. Aux tris à plat et aux tris croisés s'ajoutent des régressions logistiques permettant notamment de déterminer « toutes choses égales par ailleurs » quels sont les déterminants de la peine. Au final, la comparaison avec deux autres juridictions enquêtées dans des conditions comparables ces dernières années (Lyon et Toulouse) fait ressortir une sévérité particulière de la juridiction niçoise, cette dernière prononçant 95 % de peines d'emprisonnement, dont 80 % de prison ferme. Les auteurs s'interrogent alors sur les effets de contextes locaux et le rôle des « ambiances pénales ».
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".